Extracting Bounded-level Modules from Deductive RDF Triplestores

Marie-Christine Rousset 1, 2, 3 Federico Ulliana 4
1 IUF - Institut Universitaire de France
2 UJF - Université Joseph Fourier - Grenoble 1
3 LIG - Laboratoire d'Informatique de Grenoble
4 GRAPHIK - Graphs for Inferences on Knowledge
LIRMM - Laboratoire d'Informatique de Robotique et de Microélectronique de Montpellier, CRISAM - Inria Sophia Antipolis - Méditerranée
Abstract : We present a novel semantics for extracting bounded-level modules from RDF ontologies and databases augmented with safe inference rules, a la Datalog. Dealing with a recursive rule language poses challenging issues for defining the module semantics, and also makes module extraction algorithmically unsolvable in some cases. Our results include a set of module extraction algorithms compliant with the novel semantics. Experimental results show that the resulting framework is effective in extracting expressive modules from RDF datasets with formal guarantees, whilst controlling their succinctness.
Type de document :
Communication dans un congrès
AAAI: Conference on Artificial Intelligence, Jan 2015, Austin, Texas, United States. AAAI'15: 29th Conference on Artificial Intelligence
Liste complète des métadonnées

Littérature citée [14 références]  Voir  Masquer  Télécharger
https://hal-lirmm.ccsd.cnrs.fr/lirmm-01086951
Contributeur : Federico Ulliana <>
Soumis le : jeudi 15 janvier 2015 - 10:02:37
Dernière modification le : samedi 15 décembre 2018 - 01:50:02
Document(s) archivé(s) le : vendredi 11 septembre 2015 - 06:49:06

Fichier

main.pdf
Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Identifiants

  • HAL Id : lirmm-01086951, version 1

Collections

INRIA | LIG | GRAPHIK | UGA | LIRMM | PERSYVAL-LAB | MIPS | UNIV-MONTPELLIER

Citation

Marie-Christine Rousset, Federico Ulliana. Extracting Bounded-level Modules from Deductive RDF Triplestores. AAAI: Conference on Artificial Intelligence, Jan 2015, Austin, Texas, United States. AAAI'15: 29th Conference on Artificial Intelligence. 〈lirmm-01086951〉

Exporter

BibTeX TEI DC DCterms EndNote

Partager

Métriques

Consultations de la notice

762

Téléchargements de fichiers

456

Contact

support.ccsd.cnrs.fr
hal.support@ccsd.cnrs.fr
Logo CCSD